别名或者其他标志 符和内部关键词同名时，需要在该名称加上``符号。别名对大小写是敏感的。 举例: SQL-手册 Doris提供在线和离线的SQL手册。 在线的SQL手册通过连接Doris后使用help命令查看。如查看如何创建数据库。 本文档是离线的SQL手册，详细介绍SQL的语法。 注释 Doris支持SQL注释 单行注释： 以--开头的语句会被识别成注释并且被忽略掉。单行注释可 中。 目前仅支持通过无认证或者 SSL 认证方式，从 Kakfa 导入 CSV 或 Json 格式的数据。 语法： 导入作业的名称，在同一个 database 内，相同名称只能有一个 job 在运行。 指定需要导入的表的名称。 数据合并类型。默认为 APPEND，表示导入的数据都是普通的追加写操作。MERGE 和 DELETE 类型仅适用于 Unique Key 模 型表。其中 MERGE 参数设置为 0~1 之间的数值，Doris 会自动 跳过哪些数据格式不正确的行。 关于容忍率的一些计算方式，可以参阅 列的映射，转换与过滤 文档。 6. 严格模式 属性用于设置导入任务是否运行在严格模式下。该格式会对列映射、转换和过滤的结果产生影响。关于严格模 式的具体说明，可参阅 严格模式 文档。 7. 超时时间 Broker Load 的默认超时时间为 4 小时。从任务提交开始

高效为业务赋能，内容库数据平台旨在集成各数据源的数据，整合形成内容数据资产（以指 标和标签体系为载体），为应用层提供库存盘点、分群画像、指标分析、标签圈选等内容分 析服务。 数据架构演进 TDW 是腾讯最大的离线数据处理平台，公司内大多数业务的产品报表、运营分析、数据挖 掘等的存储和计算都是在 TDW 中进行，内容库数据平台的数据加工链路同样是在腾讯数据 仓库 TDW 上构建的。截止目前，内容库数据平台的数据架构已经从 DWM 集市层的构建，直接增量到 Doris / ES 中构建宽表，解决了架构 1.0 中 上游数据更新延迟导致整个宽表延迟的问题，进而提升了数据的时效性。数据（指 标、标签等）通过 Spark 统一离线加载到 Kafka 中，使用 Flink 将数据增量更新到 Doris 和 ES 中（利用 Flink 实现进一步的聚合，减轻了 Doris 和 ES 的更新压力）。  加速层：该层主要将 2 亿+。我们希望将这些数据从 TDW 加速到 Doris 中完成标签画像 和指标的分析。从业务的角度，需要满足以下要求：  实时可用：标签/指标导入以后，需实现数据尽快可用。不仅要支持常规离线导入 T+1 ，同时也要支持实时打标场景。  部分更新：因每个 Source 表由各自 ETL 任务产出对应的数据，其产出时间不一致， 并且每个表只涉及部分指标或标签，不同数据查询对时效性要求也不同，因此架构

译、优化、调度 和元数 据管理；BE主要负责查询的执行和数据存储。关于Doris的更多技术细节，可参考其官方文档。 Doris的特点： 同时支持高并发点查询和高吞吐的Ad-hoc查询。 同时支持离线批量导入和实时数据导入。 同时支持明细和聚合查询。 兼容MySQL协议和标准SQL。 支持Rollup Table和Rollup Table的智能查询路由。 支持较好的多表Join策略和灵活的表达式查询。 也得 到进一步验证，服务稳定可靠。 准实时场景下的应用 离线业务分析大多基于T+1的离线数据，但在营销活动场景下，外卖团队往往需要当日的实时数 据进行业务变化的监控与分析，通常情况下会采用实时流计算来实现。 外卖实时业务监控有如下特点： 避免分钟级的生产波动影响，业务上10、15分钟准实时数据可以满足分析需要。 实时数据需要与离线数据进行日环比与周同比的比对。 订单业务需要事件时间，体验业务需要生产时间，业务对齐逻辑复杂。 com ，随着后续Page Cache，内存表等能力的上线，IO将不再拖后腿，并发能力将有较大提升。 可靠的调度能力：提供5、10、15、30分钟的调度保障能力。 Lambda架构简化：实时数据与离线数据更好的在Doris中进行融合，灵活支撑应用。 高效的OLAP交互 ：支撑业务的灵活查询访问，业务层通过视图进行逻辑封装直接复用汇总层多维模型，提高了开 发效率，减少了运维成本。 相比Storm